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編輯導(dǎo)讀：有效的指標體系是產(chǎn)品健康運行的重要前提，作為數(shù)據(jù)分析師，必須要了解指標背后的目的和價值。本文作者從自身工作經(jīng)歷出發(fā)，梳理總結(jié)了指標體系中常見的一些問題，供大家一同參考學(xué)習。

作為一個5年+的數(shù)據(jù)打工人，相信只要與數(shù)據(jù)打過交道，都直接或間接的接觸過“指標”相關(guān)的問題或需求，那么，我們今天就來聊聊指標里的那些“坑”

01 指標搭建過程

開局先上圖：

我們來詳細解讀一下：

第一步：確定目的

目的很重要！目的很重要！目的很重要！重要的事情講三遍～

“把問題描述出來，問題就解決了一半”，一樣，確定度量的目的，就基本知道需要什么指標了。

我們第一步一定要和產(chǎn)運確定好度量的目的，如果想看用戶粘性，我們可以使用留存率、活躍頻次、DAU貢獻度等；如果想看用戶消費，我們可以使用點展比、pv均消費次數(shù)、日均消費次數(shù)等。

一切的指標，都是為目的服務(wù)，所以，我們確定好目的，就如同客人點好了菜，我們才知道要做什么

第二步：確定評估維度

客人點好了菜單，作為廚師，我們就要開始配菜了。

其實“菜”點了，作為一個有經(jīng)驗的“廚師”，我們就知道需要什么樣的配料了。

通過目的的確認，我們可以把具體業(yè)務(wù)拆分為產(chǎn)品功能和業(yè)務(wù)過程，我們把功能映射到相應(yīng)的指標上，生成最初的原子指標，也就是無法再次拆分的指標。

如：XX頁面的PV，是該頁面的原子指標之一，XX頁面的點擊次數(shù)，也是該頁面的原子指標之一。

通過目的，我們找到了對應(yīng)產(chǎn)品功能下的原子指標；但是我們怎么確認，我們篩選出的（原子）指標能夠更全面的反應(yīng)功能的情況呢？后面我們接著說。

第三步：明確計算邏輯

配料之后，我們就要開始做菜了。

產(chǎn)品功能映射完了，我們還需要對原子指標進行處理：組合原子指標，修飾原子指標，使其變成派生指標（也就是在原子指標上，加入業(yè)務(wù)流程）。

舉例：

CTR（pv均點擊次數(shù)） = 點擊次數(shù) / PV

業(yè)務(wù)流程：該功能能夠被點擊&展現(xiàn)，想要度量一次展現(xiàn)，能夠帶來幾次消費

XX功能當日UV滲透率?= 使用XX功能人數(shù)?/ 上級功能使用人數(shù)

業(yè)務(wù)流程：該功能通過某個上級功能流轉(zhuǎn)過來，想要度量該功能被消費的效率/漏斗

這些指標都有明顯的修飾詞，或是由多個原子指標組合而來，這些就是派生指標。

派生指標就類似做菜時的烹飪手段，煎炸炒燒，如何把原子指標“做成“我們需要的指標，從而更好的度量產(chǎn)品，反應(yīng)產(chǎn)品好壞，達到我們建立指標的目的，才是我們最關(guān)鍵的步驟

第四步：計算波動閾值

大多數(shù)分析師可能都不會算波動閾值，覺得沒有必要或者麻煩。

但是如果我們算了波動閾值，會有哪些好處呢？

主要有以下3點：

（1）事前：非常明確的知道，波動是否處于正常范圍，從而及時的發(fā)現(xiàn)和提出問題

舉例：某APP，日常DAU 1000w左右，昨日波動了15w，那么，15w是正常值還是異常值？如果我們率先發(fā)現(xiàn)提出了問題，我們后續(xù)是否能夠更多的進行分析，擺脫Sql Boy的“命運”

（2）事中：建立相應(yīng)的AB-test評估體系，指導(dǎo)產(chǎn)運進行實驗分析

舉例：某功能上線了一個實驗，CTR從基準桶的50%上漲至53%，漲幅的3%是否有收益？如何衡量收益大小or正負？

（3）事后：沉淀復(fù)盤，培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)敏感度

舉例：某會議上，產(chǎn)運找你聊想要做的實驗，預(yù)計會影響的指標，問你如何評估影響或計算收益，你直接說出這項指標的“經(jīng)驗波動閾值”，產(chǎn)運后續(xù)是否會更信服你，后期是否更容易開展工作

但是，切記：不同的流量下，波動的大小不同，閾值也會不一樣，所以我們需要計算的是：?常用流量分桶?（不同流量區(qū)間）的波動閾值，切忌一切波動都套用大盤波動閾值。

02 常用指標舉例

上文留了一個疑問：如何保證指標能夠較全面的反應(yīng)產(chǎn)品情況？

我們現(xiàn)在來解答一下：通過指標的分類，我們會大致知道，在不同的度量目的下，需要建設(shè)怎樣的指標。

從覆蓋角度來說，我們可以大致把指標分為 橫向指標?& 縱向指標

• 縱向指標：漏斗轉(zhuǎn)化，如UV滲透率

但是縱向指標有一個非常明顯的缺點：滲透1次，UV算1次，滲透2次，UV滲透還是只算1次，所以，我們就需要橫向指標。

• 橫向指標：人均點擊次數(shù)、人均消費次數(shù)

在度量縱向效率的同時，我們還需要度量橫向的消費效果，類似坐標軸里的的XY軸才能確定坐標；橫向指標和縱向指標組合，我們才能度量不同場景下的產(chǎn)品情況。

從度量內(nèi)容來說，我們可以大致把指標分為 效率指標 &?消費指標 & 活躍指標：

• 效率指標：度量服務(wù)效率是否高效，如功能滲透率、用戶轉(zhuǎn)化漏斗等
• 消費指標：度量用戶的消費深度 & 消費廣度?& 消費滿意度，如?消費頁面數(shù)、頁面停留時長、功能尾點擊比例等
• 活躍指標：度量用戶的活躍度，如 周活躍天數(shù)，XX留存率，XX使用頻次等

從業(yè)務(wù)角度來說，近期隨著視頻的興起，我們把指標分為 視頻指標 & 非視頻指標（社交or電商or流量）

視頻指標：

• 3vv ：觀看時長>=3s的觀看數(shù)?/ 總觀看數(shù)
• 長播/完播率 ：播放比例>=0.6或0.8的觀看數(shù)/ 總觀看數(shù)
• 平均視頻觀看數(shù)：總觀看視頻數(shù) /?打開APP次數(shù)
• 平均觀看時長 ：?總觀看時長 / 打開APP次數(shù)
• …..

非視頻指標：

• DAU：Daily Active User，即日活，這里有個坑：一定要明確口徑；是打開APP即算日活？還是打開超過10s算日活？還是其他條件？很多分析師只知道日活，但是并不知道日活的口徑，這會導(dǎo)致DAU波動時拆解邏輯不對，得出錯誤結(jié)論
• NU：New User，即新增，也需要注意口徑的坑，是下載就算，還是激活A(yù)PP就算，還是新增注冊才算？
• GMV：Gross Merchandise Volume，即交易金額，注意，GMV理論上來說，含有已付款&未付款，但是各個公司不一樣，需要注意口徑
• LVT：客戶生命周期價值，這個在做渠道時常用，咱們下期文章再來解釋指標的詳細計算邏輯和波動拆解，敬請期待
• CAC：獲客成本，這個也是做渠道時常用，咱們也下期講
• ……

指標太多，大家可以多看看相關(guān)書籍，也可以多總結(jié)沉淀自己用過/見過/了解過的指標，后期對于產(chǎn)品的分析，策略的制定，都有很大的幫助。

好了，本期內(nèi)容就是這些，希望對你有幫助。

本文由 @巡山貓 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。